【图】SQL开发中容易忽视的一些小地方

　　做开发三年来(B/S),发现基于web 架构的项目技术主要分两大方面:　

　　第一:C#,它是程序的基础,也可是其它开发语言,没有开发语言也就不存在应用程序.

　　第二:数据库,现在是信息化世界,大多数信息都可以通过数据库存储来交换信息.常与应用程序互相交流信息.

　　但在SQL开发应用时,我们往往只观注些常用的方法(insert delete select update),对些小细节方面(系统存储过程,函数的应用,优化分析)研究的并不多或者是知其一不知其二,所以本人想把在学习工作当中遇到的问题总结些,希望还没有重视这些方面的朋友会有帮助,少走些弯路.

　　SQL中的null的用法及要注意的方面

　　 null:无效的, 无价值的, 等于零的.

　　SQL中, NULL 与空格, 零, 都不相同. 是指为未定义或是不可用的.

　　构成因素:造成某一列成为NULL 的因素可能是:

　　(1),值不存在；

　　(2), 值未知；

　　(3), 列对表不可用.

　　它与普通的值最大的异同是:

　　相同点:

　　1:统统属于值范畴.数字1是一个值,字符串'aaa'同样是一个值,同理 null也是一个值.

　　2:都是合法的值,普通的数字,字符可以存在于表中字段,null也可以,而且是有意义的.

　　不同点:

　　先创建测试表:

　　USE [myTestDB]

　　/****** 对象: Table [dbo].[testNull] 脚本日期: 10/11/2008 13:45:14 ******/

SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
CREATE TABLE [dbo].[testNull](
[ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[a] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
[b] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
CONSTRAINT [PK_testNull] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[ID] ASC
)WITH (IGNORE_DUP_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]

　　插入相关测试值:

insert into testNull
values('1','')
insert into testNull
　　
values('2',null)

　　1:普通的值一般都可能进行运算符操作,例如:ID列为int,所以可以这样:ID=ID+1等,但如果一列的值为null,null+1=null,就是说null与任何运算符运算后都为null,这就是大家说的黑洞,会吃掉所有的东西.

　　update testNull

　　set b=b+1

　　where b is null

　　结论:查询后发现b的值没有变化,仍然为null.

　　2:普通的值可以进行"="操作,例如条件中一般都会这样出现:sUserName='张三',如果sUserName的值为null,要想找出所有名字为null的记录时,不能这样用:sUserName=null,因为null不是一个具体的值,任何值与它比较时都会返回false.此时可借用is null 或者是is not null.

　　示例查询:

　　1:select * from testNull where a=null --返回空结果集

　　2:select * from testNull where b is null --返回结果集 2 2 NULL

　　结论:说明null是不能用"="来比较,可用is null来替换

　　3:在用统计函数count时会不同,例如count(ID):统计记录数.当统计的记录中的包含有null值时,它会忽略null值.

　　示例查询:

　　1:select count(*),count(b) from testNull 它的返回值为2 1

　　2: select count(*),count(isnull(b,'')) from testNull 它的返回值为2 2

　　结论:对于列包含null 时,统计行数是可用count(*),或者是先把null值转换成对应的值再统计,例如count(isnull(b,''));

　　4:对于in 的影响不同.

　　示例查询: 查询testNull表中b的值包含在null中的记录.

　　select * from testNull

　　where b in(null) --没有任何记录

　　结论:in在查询时会忽略null的记录,查询的时候可用is not null来查询.

　　5:排序时顺序有不同:当使用ORDER BY时，首先呈现NULL值。如果你用DESC以降序排序，NULL值最后显示。

　　1:select * from testNull

　　1 1 ''

　　2 2 NULL

　　2:select * from testNull order by b

　　2 2 NULL

　　1 1 ''

　　3:select * from testNull order by b desc

　　1 1 ''

　　2 2 NULL

　　6:当使用GROUP BY时，所有的NULL值被认为是相等的。这时先多插入几条数据,方便查看结果.

insert into testNull
values('3',null)
values('4','4')
select * from testNull
select count(b) from testNull
group by b

　　返回结果:

　　0 1 1

　　结论:可见在group by 的时候,null视为等同.

　　7:永远不会有什么数据等于NULL。1不等于NULL，2也一样。但NULL也不等于NULL。所以我们只能比较它“是”或“不是”。

　　总结:SQL中提供了如此众多的存储过程,函数供我们调用,而我们又真正的理解几个呢？只有真正了解它们,才会对开发中出现的种种问题迅速找出问题所在并解决它.

　　表联接查询

　　为了说明问题,我创建了两个表,分别是学生信息表(student),班级表(classInfo).相关字段说明本人以SQL创建脚本说明:

　　测试环境:SQL2005

CREATE TABLE [dbo].[student](
[ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[sUserName] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--姓名
[sAddress] [varchar](200) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--地址
[classID] [int] NULL,--班级
[create_date] [datetime] NULL CONSTRAINT [DF_student_create_date] DEFAULT (getdate())--入班时间
) ON [PRIMARY]

　　学生表记录:插入数据999999行.可以说的上是一个不大不小的表.

CREATE TABLE [dbo].[classInfo](
[classID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,--所属班级ID
[sClassName] [varchar](50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--班级名称
[sInformation] [varchar](50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--班级相关信息
[sDescription] [varchar](50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--班级描述
[iSchooling] [int] NULL,--学费
CONSTRAINT [PK_classInfo] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[classID] ASC
)WITH (IGNORE_DUP_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
　　
) ON [PRIMARY]

　　班级表:共插入100行,实际可能不存在这么多的班级.

　　示例需求:查询学生的基本信息以及所属班级名称,我们都会第一时间想到用表关联,这里我列出相关实现方法.

　　第一:将数据量较大的学生表放在前面.

　　--大表在前

select top 1000 a.sUserName,b.sClassName from student a
inner join classInfo b on
　　
a.classID=b.classID

　　第二:将数据量较小的班级表放在前面.

　　--小表在前

select top 1000 a.sUserName,b.sClassName from classInfo b
inner join student a on
　　
a.classID=b.classID

　　第三:用where 实现.

　　--join与where

　　select top 1000 a.sUserName,b.sClassName from classInfo b, student a

　　where a.classID=b.classID

　　归纳:以上三种方式查询的结果都完全相同,但它们在实现效率上会有不同吗？这里首先提出两个网络上的观点:

　　网络观点一:一般要使得数据库查询语句性能好点遵循一下原则:在做表与表的连接查询时，大表在前，小表在后.

　　执行计划效果如图一:

　　网络观点一结论:从图上可以非常清楚的看出,三者在执行计划上完成一样.为此本人并不同意网络观点一.表在前与后并不影响最终的执行效率.大家有什么不同的意见望指教.

　　说明:

　　1:WHERE子句中使用的连接语句，在数据库语言中，被称为隐性连接。INNER JOIN称为显性连接。WHERE 和INNER JOIN产生的连接关系，没有本质区别，结果也一样。但是！隐性连接随着数据库语言的规范和发展，已经逐渐被淘汰，比较新的数据库语言基本上已经抛弃了隐性连接，全部采用显性连接了。

　　2:join的分类:

　　1 inner join：理解为“有效连接”，

　　2left join：理解为“有左显示”，

　　3 right join：理解为“有右显示”

　　4 full join：理解为“全连接”

　　3 .join可以分主次表左联是以左边的表为主，右边的为辅，右联则相反

　　网络观点二:inner join 与 where 在效率上是否一样？原文地址: http://topic.csdn.net/t/20050520/13/4022440.html 原文中有下面一段话:

　　---------------------------引用----------------------------------------------